此篇文章深入探討了人工智慧（AI）在程式開發中的實際應用，並挑戰了普遍的預期。隨著AI和機器人技術的迅速發展，許多人認為AI將會大幅提高工作效率，甚至讓工程師能輕鬆“說幾句話”便能生成完美的程式代碼。然而，根據康乃爾大學進行的一項2025年研究，結果卻出乎意料，顯示使用AI的開發者在完成任務時，比不使用AI的開發者還慢了19%。
這項研究的測試對象包括16位具有中等AI使用經驗的開發者，研究人員使用了2025年初最先進的AI工具，如Cursor Pro和Claude 3.5/3.7來進行真實的編程任務。研究中，246個編程任務被隨機分為兩組——一組允許使用AI，另一組不使用AI。儘管大家預期AI能提高效率，結果卻發現AI反而拖慢了開發者的速度。
作者分析了AI“幫忙”背後的原因，發現AI在一些情況下反而成為了開發者的負擔。對於有經驗的開發者來說，AI提供的建議往往不符合需求，甚至會違背專案的“潛規則”，例如團隊內部的慣例、優先級排序和特定的代碼風格等。這些“隱性知識”（tacit knowledge）是AI難以理解和學習的，僅有長期參與專案的開發者才能掌握。因此，AI的建議不僅沒能省下時間，反而需要開發者花更多的精力來修正或重寫代碼。
然而，文章也指出，AI在某些情況下仍然能展現出其價值，特別是在開發者不熟悉的領域，如新資料格式或首次撰寫的測試程式時，AI能作為知識不足時的有力助手。研究表明，AI的真正價值在於補充開發者的知識盲點，而不是完全取代人類的直覺與經驗。
總結來說，這項研究讓人們重新認識了AI在實際應用中的真實面貌，顯示出AI的實驗室效果與現實世界中的效能存在差距。本文提醒我們，AI目前仍有很大的進步空間，例如更快的回應速度、更精準的專案理解，以及客製化的訓練方式等。而最終的挑戰不在於AI是否能取代開發者，而是開發者如何駕馭AI，將其與自身的經驗與直覺結合，發揮最大的潛力。未來，懂得如何有效利用AI的開發者，將比單純依賴自己的技能更具競爭力。
